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一、FileSystem文件抽象类
1.1文件读取API
1.2文件操作API
1.3抽象FileSystem类的具体实现子类
1.4FileSystem IO输入系统相关类
1.5FileSystem IO输出系统相关类
二、HDFS的API操作
2.1测试集群版本信息
2.2文件上传下载和移动
2.3文件读写操作
2.4文件状态信息获取
2.5实战案例
一、FileSystem文件抽象类
为了提供对不同数据访问的一致接口，Hadoop借鉴了Linux虚拟文件系统的概念，为此Hadopo提供了一个抽象的文件系统模型FileSystem，HDFS 是其中的一个实现。
FileSystem是Hadoop中所有文件系统的抽象父类，它定义了文件系统所具有的基本特征和基本操作。
1.1文件读取API
| HadoopFileSystem操作 | Java操作 | Linux操作 | 描述 |
| URL.openStream FileSystem.open FileSystem.create FileSystem.append | URL.openStream | open | 打开一个文件 |
| FSDataInputStream.read | InputStream.read | read | 读取文件中的数据 |
| FSDataInputStream.write | OutputStream.write | write | 向文件中写入数据 |
| FSDataInputStream.close FSDataOutputStream.close | InputStream.close OutputStream.close | close | 关闭一个文件 |
| FSDataInputStream.seek | RandomAccessFile.seek | lseek | 改变文件读写位置 |
| FileSystem.getContentSummary | du/wc | 获取文件存储信息 |
1.2文件操作API
| HadoopFileSystem操作 | Java操作 | Linux操作 | 描述 |
| FileSystem.getFileStatus FileSystem.get* | File.get* | stat | 获取文件/目录的属性 |
| FileSystem.set* | File.set* | chomd | 修改文件属性 |
| FileSystem.createNewFile | File.createNewFile | create | 创建一个文件 |
| FileSystem.delete | File.delete | remove | 删除一个文件 |
| FileSystem.rename | File.renameTo | rename | 移动或先修改文件/目录名 |
| FileSystem.mkdirs | File.mkdir | mkdir | 创建目录 |
| FileSystem.delete | File.delete | rmdir | 从一个目录下删除一个子目录 |
| FileSystem.listStatus | File.list | readdir | 读取一个目录下的项目 |
| FileSystem.setWorkingDirectory | getcwd/getwd | 返回当前工作目录 | |
| FileSystem.setWorkingDirectory | chdir | 更改当前的工作目录 |
1.3抽象FileSystem类的具体实现子类
1.4FileSystem IO输入系统相关类
1.5FileSystem IO输出系统相关类
二、HDFS的API操作
2.1测试集群版本信息
2.2文件上传下载和移动
/*** 本地文件上传到 HDFS** @param srcPath 本地路径 + 文件名* @param dstPath Hadoop路径* @param fileName 文件名*/
def copyToHDFS(srcPath: String, dstPath: String, fileName: String): Boolean = {var path = new Path(dstPath)val fileSystem: FileSystem = path.getFileSystem(conf)val isFile = new File(srcPath).isFile// 判断路径是否存在val existDstPath: Boolean = fileSystem.exists(path)if (!existDstPath) {fileSystem.mkdirs(path)}// 本地文件存在if (isFile) {// HDFS 采用 路径+ 文件名path = new Path(dstPath + File.separator + fileName)// false: 是否删除 目标文件,false: 不覆盖fileSystem.copyFromLocalFile(false, false, new Path(srcPath), path)return true}false
}/*** Hadoop文件下载到本地** @param srcPath hadoop 源文件* @param dstPath 目标文件* @param fs 文件访问对象*/
def downLoadFromHDFS(srcPath: String, dstPath: String, fs: FileSystem): Unit = {val srcPathHDFS = new Path(srcPath)val dstPathLocal = new Path(dstPath)// false: 不删除源文件fs.copyToLocalFile(false, srcPathHDFS, dstPathLocal)
}/*** 检查Hadoop文件是否存在并删除** @param path HDFS文件*/
def checkFileAndDelete(path: String, fs: FileSystem) = {val dstPath: Path = new Path(path)if (fs.exists(dstPath)) {// false: 是否递归删除，否fs.delete(dstPath, false)}
}/*** 获取指定目录下，正则匹配后的文件列表** @param dirPath hdfs路径* @param regexRule 正则表达式 ,如："^(?!.*[.]tmp$).*$" ,匹配非 .tmp结尾的文件*/def listStatusHDFS(dirPath: String, regexRule: String, fs: FileSystem): util.ArrayList[Path] = {val path = new Path(dirPath)val pattern: Pattern = Pattern.compile(regexRule)// 匹配的文件val fileList = new util.ArrayList[Path]()val fileStatusArray: Array[FileStatus] = fs.listStatus(path)for (fileStatus <- fileStatusArray) {// 文件 全路径val filePath: Path = fileStatus.getPath()val fileName: String = filePath.getName.toLowerCaseif (regexRule.equals("")) {// 如果匹配规则为空 则获取目录下的全部文件fileList.add(filePath)log.info("match file : " + fileName)} else {// 正则匹配文件if (pattern.matcher(fileName).matches()) {fileList.add(filePath)log.info("match file : " + fileName)}}}fileList
}/*** 文件移动或重命名到指定目录, 如：文件00000 重命名为00001** @param srcPath 源文件路径* @param dstPath 源文件路径* @param fs 文件操作对象*/
def renameToHDFS(srcPath: String, dstPath: String, fs: FileSystem): Boolean = {var renameFlag = falseval targetPath = new Path(dstPath)// 目标文件存在先删除if (fs.exists(targetPath)) {fs.delete(targetPath, false)}renameFlag = fs.rename(new Path(srcPath), targetPath)if (renameFlag) {log.info("renamed file " + srcPath + " to " + targetPath + " success!")} else {log.info("renamed file " + srcPath + " to " + targetPath + " failed!")}renameFlag
}2.3文件读写操作
Hadoop抽象文件系统也是使用流机制进行文件的读写。Hadoop抽象文件系统中，用于读文件数据的流是FSDataInputStream，对应地，写文件通过抽象类FSDataOutputStream实现。
/*** 读取HDFS文件** @param inPutFilePath 源文件路径* @param fs 文件操作对象*/
def readFromHDFS(inPutFilePath: String, OutputFilePath: String, fs: FileSystem) = {var fSDataInputStream: FSDataInputStream = nullvar bufferedReader: BufferedReader = nullval srcPath = new Path(inPutFilePath)if (fs.exists(srcPath)) {val fileStatuses: Array[FileStatus] = fs.listStatus(srcPath)for (fileStatus <- fileStatuses) {val filePath: Path = fileStatus.getPath// 判断文件大小if (fs.getContentSummary(filePath).getLength > 0) {fSDataInputStream = fs.open(filePath)bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fSDataInputStream))var line = bufferedReader.readLine()while (line != null) {print(line + "\n") // 打印line = bufferedReader.readLine()}}}}fSDataInputStream.close()bufferedReader.close()
}/*** 读取HDFS文件, 处理完成 重新写入** @param inPutFilePath 源文件路径* @param OutputFilePath 输出文件到新路径* @param fs 文件操作对象*/
def writeToHDFS(inPutFilePath: String, OutputFilePath: String, fs: FileSystem) = {var fSDataInputStream: FSDataInputStream = nullvar fSDataOutputStream: FSDataOutputStream = nullvar bufferedReader: BufferedReader = nullvar bufferedWriter: BufferedWriter = nullval srcPath = new Path(inPutFilePath)var count = 0if (fs.exists(srcPath)) {val fileStatuses: Array[FileStatus] = fs.listStatus(srcPath)for (fileStatus <- fileStatuses) {val filePath: Path = fileStatus.getPath// 判断文件大小if (fs.getContentSummary(filePath).getLength > 0) {fSDataInputStream = fs.open(filePath)bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fSDataInputStream))val outputFilePath = new Path(OutputFilePath + count)fSDataOutputStream = fs.create(outputFilePath)bufferedWriter = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(fSDataOutputStream, "UTF-8"))var line = bufferedReader.readLine()while (line != null) {val bytes: Array[Byte] = line.getBytes("UTF-8")bufferedWriter.write(new String(bytes) + "\n")line = bufferedReader.readLine()}bufferedWriter.flush()count += 1}}}fSDataInputStream.close()bufferedReader.close()bufferedWriter.close()
}测试结果如下：
2.4文件状态信息获取
FileSystem. getContentSummary（）提供了类似Linux命令du、df提供的功能。du表示"disk usage"，它会报告特定的文件和每个子目录所使用的磁盘空间大小；命令df则是"diskfree"的缩写，用于显示文件系统上已用的和可用的磁盘空间的大小。du、df是Linux中查看磁盘和文件系统状态的重要工具。
getContentSummary（）方法的输入是一个文件或目录的路径，输出是该文件或目录的一些存储空间信息，这些信息定义在ContentSummary，包括文件大小、文件数、目录数、文件配额，已使用空间和已使用文件配额等。
/*** HDFS路径下文件信息统计** @param dirPath hdfs路径**/def listHDFSStatus(dirPath: String, fs: FileSystem) = {val path = new Path(dirPath)// 匹配的文件val contentSummary: ContentSummary = fs.getContentSummary(path)println("/tmp/kangll 目录下子目录个数: ", contentSummary.getDirectoryCount)println("/tmp/kangll 目录下文件个数: ", contentSummary.getFileCount)println("/tmp/kangll 目录下文件大小： ", contentSummary.getLength)println("/tmp/kangll 目录下文件和子目录个数: ", contentSummary.getFileAndDirectoryCount)}
/tmp/kangll目录信息获取结果：
2.5实战案例
案例说明： HDFS 文件清理， 根据文件大小、个数、程序休眠时间控制 匀速 批量删除 HDFS 文件，当文件越大 ，需要配置 删除个数更少，休眠时间更长，防止 NameNode 负载过大，减轻DataNode磁盘读写压力，从而不影响线上业务情况下清理过期数据。
package com.kangll.common.utilsimport java.text.SimpleDateFormat
import java.util.concurrent.TimeUnit
import java.util.{Calendar, Date, Properties}
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.{ContentSummary, FileStatus, FileSystem, Path}
import org.apache.log4j.Loggerimport scala.collection.mutable.ListBuffer/** ***************************************************************************************** @auther kangll * @date 2023/09/12 12:10 * @desc HDFS 文件清理， 根据文件大小、个数、程序休眠时间控制 匀速 批量删除* HDFS 文件，当文件越大 ，需要配置 删除个数更少，休眠时间更长，防止* NameNode 负载过大，减轻DataNode磁盘读写压力，从而不影响线上业务下删除*** 1.遍历文件夹下的文件个数据， 当遍历的文件夹下的文件个数到达阈值时 将* 文件所述的 父路径直接删除** ****************************************************************************************/
object CleanHDFSFileUtil {// 删除文件总数统计var HDFS_FILE_SUM = 0// 批次删除文件个数显示var HDFS_FILE_BATCH_DEL_NUM = 0val start = System.currentTimeMillis()/**** @param fs 文件操作对象* @param pathName 文件根路径* @param fileList 批次清理的 buffer* @param saveDay 根据文件属性 获取文件创建时间 选择文件保留最近的天数* @param sleepTime 休眠时间，防止一次性删除太多文件 导致 datanode 文件负载太大* @param fileBatchCount 批次删除文件的个数， 相当于是 上报到 namenode 文件清理队列的大小，参数越大 队列越大，datanode 磁盘负载相对来说就高* @return*/def listPath(fs: FileSystem, pathName: String, fileList: ListBuffer[String], saveDay: Int, sleepTime: Long, fileBatchCount: Int): ListBuffer[String] = {val fm = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")// 获取当前时间val currentDay = fm.format(new Date())val dnow = fm.parse(currentDay)val call = Calendar.getInstance()call.setTime(dnow)call.add(Calendar.DATE, -saveDay)// 获取保留天前的时期val saveDayDate = call.getTime// 遍历文件val fileStatuses = fs.listStatus(new Path(pathName))for (status <- fileStatuses) {// 获取到文件名val filePath = status.getPathif (status.isFile) {// 获取到文件修改时间val time: Long = status.getModificationTimeval hdfsFileDate = fm.parse(fm.format(new Date(time)))if (saveDayDate.after(hdfsFileDate)) {fileList += filePath.toString// 获取文件个数val cs: ContentSummary = fs.getContentSummary(filePath)HDFS_FILE_SUM += cs.getFileCount.toIntHDFS_FILE_BATCH_DEL_NUM += cs.getFileCount.toIntif (HDFS_FILE_BATCH_DEL_NUM >= fileBatchCount) {val end = System.currentTimeMillis()println("++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++")println("++++++++++++++++ 遍历文件数量达到 " + HDFS_FILE_BATCH_DEL_NUM + " 个，删除HDFS文件 ++++++++++++++++")println("++++++++++++++++++++++++++++ 休眠 " + sleepTime + " S ++++++++++++++++++++++++++++")println("++++++++++++++++++++++++ 删除文件总数：" + HDFS_FILE_SUM + " ++++++++++++++++++++++++++")println("++++++++++++++++++++++++ 程序运行时间：" + (end - start) / 1000 + " s ++++++++++++++++++++++++")println("++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++")HDFS_FILE_BATCH_DEL_NUM = 0TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(sleepTime)}// 文件删除根据绝对路径删除println("+++++ 删除文件： " + filePath + "+++++")// 递归删除fs.delete(filePath, true)}} else {// 递归文件夹listPath(fs, filePath.toString, fileList, saveDay, sleepTime, fileBatchCount)}}println("+++++++++++++++++++++++++ 删除文件总数：" + HDFS_FILE_SUM + " +++++++++++++++++++++++++")fileList}/*** 删除空文件夹** @param fs 文件操作对象* @param pathName 路径* @param pathSplitLength 文件按照"/"拆分后的长度*/def delEmptyDirectory(fs: FileSystem, pathName: String, pathSplitLength: Int) = {// 遍历文件val fileStatuses = fs.listStatus(new Path(pathName))for (status <- fileStatuses) {if (status.isDirectory) {val path: Path = status.getPath// /kangll/winhadoop/temp/wmall_batch_inout/day/1660878372 = 7val delPathSplitLength = path.toString.substring(6, path.toString.length).split("/").length// filePath /kangll/winhadoop/temp/wmall_batch_inout/day 子时间戳文件夹两个// val hdfsPathListCount = fileStatuses.lengthval hdfsPathListCount = fs.listStatus(path).lengthif (delPathSplitLength == pathSplitLength && hdfsPathListCount == 0) {println("+++++++++++++++++ 删除空文件夹 ： " + path + " +++++++++++++++++++")fs.delete(path, true)}}}}def main(args: Array[String]): Unit = {val logger = Logger.getLogger("CleanHDFSFileUtil")val conf = new Configuration()conf.set("fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem")conf.set("fs.file.impl", "org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem")val fs = FileSystem.get(conf)val fileList = new ListBuffer[String]val hdfsDir = if (args.size > 0) args(0).toString else System.exit(0).toStringval saveDay = if (args.size > 1) args(1).toInt else 2val sleepTime = if (args.size > 2) args(2).toLong else 10val fileBatchCount = if (args.size > 3) args(3).toInt else 5/*默认不启用文件夹删除，参数为 文件夹绝对路径Split后的数组长度如 路径 /winhadoop/temp/wmall_batch_inout/thirty" 配置为 7*/val pathSplitLength = if (args.size > 4) args(4).toInt else 20// 删除文件listPath(fs, hdfsDir, fileList, saveDay, sleepTime, fileBatchCount)// 删除空文件夹delEmptyDirectory(fs, hdfsDir, pathSplitLength)fs.close()}
}
调用脚本
#
# 脚本功能: 过期文件清理
# 作 者: kangll
# 创建时间: 2023-09-14
# 修改内容: 控制删除文件的批次个数，程序休眠时间传入
# 当前版本: 1.0v
# 调度周期: 一天一次
# 脚本参数: 删除文件夹、文件保留天数、程序休眠时间、批次删除个数
# 1.文件根路径，子文件夹递归遍历
# 2.文件保留天数
# 3.程序休眠时间 防止 DataNode 删除文件负载过大，单位 秒
# 4.批次删除文件个数 ,如配置 100，当满足文件个数100时， 整批执行 delete,紧接着程序休眠
# 5.默认不启用文件夹删除，也就是不传参，参数为 文件夹绝对路径Split后的数组长度
# /winhadoop/temp/wmall_batch_inout/thirty/时间戳/ Split后 长度为7，默认删除时间戳文件夹
#### 对应的新删除程序
jarPath=/hadoop/project/del_spark2-1.0-SNAPSHOT.jar### 集群日志
java -classpath $jarPath com.kangll.common.utils.CleanHDFSFileUtil /spark2-history 3 10 100
参考 :
hadoop抽象文件系统filesystem框架介绍_org.apache.hadoop.fs.filesystem_souy_c的博客-CSDN博客
Hadoop FileSystem文件系统的概要学习 - 回眸,境界 - 博客园
hadoop抽象文件系统filesystem框架介绍_org.apache.hadoop.fs.filesystem_souy_c的博客-CSDN博客